《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例: 1_3 Classification & Tagging

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《中小企極低成本 AI 全家桶》A2A 示例: 
1_3 Classification & Tagging

 

先交一份「工程計算稿（calc-pad）」—把要做的分類／敏感標籤工作壓成可執行的規格和公式；之後再用簡潔步驟講清楚「只用 GPT Store」如何落地（先完全唔用你個 4-步 Setup 架構）。

指出本工具目標：用 GPT 的 NER＋分類能力，為文件加上敏感度／合規標籤，功能對齊 Microsoft Purview 的 classification & sensitivity labeling。

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工程計算稿（calc-pad）

1) 標籤分類體系（最小可用 YAML）

label_schema_version: 1.0
languages: [en, zh-Hant, zh-Hans, ja]
sensitivity_levels: [Public, Internal, Confidential, HighlyConfidential]
data_categories:
  - PII: [Name, Email, Phone, NationalID, Address, DOB, BankAccount, CreditCard]
  - Finance: [Invoice, GL, Payroll, TaxID, IBAN, SWIFT]
  - Health: [Diagnosis, Treatment, ICD, LabResult]
  - Legal: [Contract, NDA, Litigation]
compliance_tags: [UK_GDPR, GDPR, PCI_DSS, SOX, HIPAA]
rules:
  regex:                       # 高精度規則（例）
    - name: cc_16
      pattern: '\b(?:\d[ -]*?){13,16}\b'
      maps: {PII: [CreditCard], compliance: [PCI_DSS], sensitivity: HighlyConfidential}
    - name: uk_ni
      pattern: '\b[A-CEGHJ-PR-TW-Z]{2}\d{6}[A-D]\b'
      maps: {PII: [NationalID], compliance: [UK_GDPR], sensitivity: Confidential}
  keywords:
    - term: 'invoice'
      maps: {Finance: [Invoice], sensitivity: Internal}
    - term: 'NDA'
      maps: {Legal: [NDA], sensitivity: Confidential}
confidence_thresholds:
  auto_apply: 0.80
  human_review_band: [0.40, 0.80)
  auto_reject: 0.20

2) 混合判分（規則 × NER × 語義）

對每一個候選標籤 ℓ，算一個置信分：

$$\text{score}(ℓ) = \sigma\!\big(w_r\,R_\ell + w_n\,N_\ell + w_s\,S_\ell + w_m\,M_\ell\big)$$

• $R_\ell$：regex／keyword 命中（0–1）

• $N_\ell$：NER 抽取密度（實體數／千字，並按類型加權）

• $S_\ell$：語義相似度／LLM 判別打分（0–1）

• $M_\ell$：檔案中繼資料（檔名、路徑、欄位名）提示（0–1）

• $\sigma$：sigmoid；建議 $w_r=0.4, w_n=0.25, w_s=0.25, w_m=0.10$

決策：

• 若 max score ≥ 0.80 → 自動套用。

• 若 0.40 ≤ max score < 0.80 → needs_review。

• 若 < 0.20 → 丟棄。

敏感度聚合：

• 若任何映射觸發了 HighlyConfidential → 取最高級。

• 否則按類別映射最高敏感度；同級衝突→取更高者。

3) 輸出合約（固定 JSON）

{
  "doc_id": "<sha1|filename>",
  "language": "zh-Hant",
  "summary": "≤80字不洩露PII的概括",
  "sensitivity": {"level":"Confidential","score":0.87},
  "categories": [
    {"name":"PII.CreditCard","score":0.92},
    {"name":"Finance.Invoice","score":0.71}
  ],
  "compliance": ["UK_GDPR","PCI_DSS"],
  "entities": [
    {"type":"Email","text_masked":"a***@b.com","span":[123,136],"score":0.94},
    {"type":"CreditCard","text_masked":"**** **** **** 1234","span":[402,421],"score":0.98}
  ],
  "evidence": [
    {"rule":"cc_16","hits":2},
    {"keyword":"invoice","hits":5}
  ],
  "decisions": {
    "auto_applied": true,
    "needs_review": false,
    "rationale": "regex+NER合併分≥0.80"
  },
  "label_schema_version": "1.0"
}

4) 衝突處理

1. 規則>NER>語義 的優先序；

2. 多語檔案：逐段偵測語言後分段標註；

3. 重複標籤：取最高分一次；

4. PII 證據一律遮罩（只保留末 4 位或 hash）。

5) 驗證樣本與指標

• 50–100 份已人工標註金標（golden set）；

• 報 Precision/Recall/F1（按敏感度級別與類別分桶）；

• 目標：F1 ≥ 0.85（PII）／≥ 0.75（Finance/Legal）。

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用 GPT Store 實作（忽略任何外部框架，只靠 GPT 本身）

思路：做兩個 GPT（或一個帶「模式切換」的 GPT）
A) Policy GPT：維護 taxonomy YAML＋規則；
B) Tagger GPT：實際標註文件並輸出上面的 JSON。

A) 建立「Policy GPT」（管理分類規則）

1. 指示（Instructions）（貼在 GPT Store 的系統提示）

   • 角色：Data Labeling Policy Editor。

   • 任務：讀／改 label_schema.yaml；檢查 regex 是否過寬；輸出 diff 與測試建議。

   • 安全：不得輸出未遮罩的 PII；示例必須遮罩。

2. 知識（Knowledge）：上載 label_schema.yaml、policy.md、regex_tests.txt。

3. 範例（Few-shot）：提供 2–3 個「提議→更新後 YAML＋風險說明」例子。

4. 產物：輸出新 YAML 與「變更影響分析」（受影響的類別／敏感度／潛在假陽性）。

B) 建立「Tagger GPT」（實際分類／標籤器）

1. 指示（Instructions）（可直接複製）

   Role: Data Classifier & Sensitivity Labeler.
   Task: Detect entities (NER), apply taxonomy from label_schema.yaml, and output ONLY the JSON contract defined in <OUTPUT_CONTRACT>. 
   Must: mask all PII in summary/evidence. Never paste raw PII.
   Decision rules: priority regex>NER>semantic; thresholds auto_apply≥0.80, review band [0.40,0.80), reject<0.20.
   Language: follow document language; if mixed, segment by paragraph.
   

   （把上面的 JSON 合約貼入 <OUTPUT_CONTRACT>）

2. 知識（Knowledge）：同樣上載 label_schema.yaml、regex_cheatsheet.md、2–3 份人工標註示例（作 few-shot）。

3. 上載與輸出流程

   • 你在 GPT 對話直接上載檔案（PDF/DOCX/TXT/CSV）；

   • Tagger GPT 讀檔→執行 NER＋規則＋語義判分→只輸出合約 JSON；

   • 如 needs_review=true，同帖再加一段「審核清單」（簡短 bullet，仍遮罩）。

4. 批量處理（無 API 情況）

   • 將多份檔案 ZIP 上載；要求 GPT 逐檔處理，對每個檔案單獨輸出一個 JSON 區塊；

   • 或者一檔一上載（最穩陣，避免 context 混淆）。

5. 質量控制

   • 先用 golden set 驗證：逐檔讓 GPT 輸出 JSON，手動匯入試算表比對指標；

   • 達標後再用於真實庫；邊用邊把人工修正回饋到 Policy GPT（更新 YAML）。

建議的「對話開場白」樣板（Tagger GPT）

你是一個文件敏感度／合規標籤器。請：
1) 讀取上載檔案；
2) 依 label_schema.yaml 判分與輸出 JSON（只輸出 JSON，不要其他文字）；
3) 一律遮罩任何 PII 字串；
4) 若任何標籤 score ∈ [0.40,0.80)，把 decisions.needs_review 設 true。

當前文件語言：<auto>

Few-shot（縮短版）

示例輸入：invoice_2025_08.pdf（含 Email、IBAN、金額）
示例輸出（節錄）：

{
  "doc_id":"sha1:...e3",
  "language":"en",
  "summary":"發票與銀行資料（已遮罩）。",
  "sensitivity":{"level":"Confidential","score":0.84},
  "categories":[{"name":"Finance.Invoice","score":0.82}],
  "compliance":["UK_GDPR"],
  "entities":[
    {"type":"Email","text_masked":"a***@b.com","span":[221,233],"score":0.93},
    {"type":"IBAN","text_masked":"GB** **** **** **34","span":[410,432],"score":0.88}
  ],
  "evidence":[{"rule":"keyword:invoice","hits":3}],
  "decisions":{"auto_applied":true,"needs_review":false,"rationale":"scores≥0.80"},
  "label_schema_version":"1.0"
}

人工審核與稽核

• 人工審核面板（靠你自己的表格／Notion）：讀入 JSON 的 needs_review=true 條目；

• 記錄審核結果（accepted/edited/rejected）與原因；

• 每週把統計回饋到 Policy GPT，自動生成「規則調整建議＋影響分析」。

• 審計軌跡：JSON 內已含 label_schema_version；你另存一份 label 檔的版本快照即可追溯。

安全與私隱（DLP）

• 輸出層面嚴禁泄露原文 PII：所有 entities.text_masked 必須遮罩；

• summary 只能語義描述，不可包含敏感實值；

• 若文件被判為 HighlyConfidential，在輸出 JSON 外，加一句「警告：請限制傳閱」（仍不含原值）。

度量與持續改進

• 每月跑一次 golden set，出 F1 報告（PII、Finance、Legal 三大桶）；

• 低於門檻的類別，讓 Policy GPT 自動建議：

  • 新 regex、加權調整 $w_r,w_n,w_s,w_m$、或加 few-shot；

• 保持一次只改少量規則並回測，避免 precision 大跌。

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總結（一句話）

你可以只靠 GPT Store：做一個「規則維護 GPT」＋一個「標註 GPT」，上載 taxonomy YAML／few-shot／規則，規定固定 JSON 合約輸出、遮罩證據、用混合判分+閾值控人審，基本就能復刻 Purview 類的「分類與敏感度標籤」核心流程（而且成本極低）。

  

 

 

 © 2025 Danny Yeung. All rights reserved. 版权所有 不得转载

 

Disclaimer

This book is the product of a collaboration between the author and OpenAI's GPT-5 language model. While every effort has been made to ensure accuracy, clarity, and insight, the content is generated with the assistance of artificial intelligence and may contain factual, interpretive, or mathematical errors. Readers are encouraged to approach the ideas with critical thinking and to consult primary scientific literature where appropriate.

This work is speculative, interdisciplinary, and exploratory in nature. It bridges metaphysics, physics, and organizational theory to propose a novel conceptual framework—not a definitive scientific theory. As such, it invites dialogue, challenge, and refinement.

I am merely a midwife of knowledge.